Взаимосвязь полиморфизма генов GH и LEP С качественными характеристиками мяса овец

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Проведено секвенирование ДНК овец породы советский меринос для выявления однонуклеотидного полиморфизма в генах GH и LEP, связанных с качественными показателями мяса. На основании проведенного анализа в нуклеотидной последовательности гена GH в экзоне 5 обнаружена миссенс-мутация с.321С>Т, приводящая к замене аргинина на глицин; в гене LEP в экзоне 3 выявлена миссенс-мутация с.387G>Т, результатом которой является замена аминокислоты валин на лейцин. Установлены частоты встречаемости аллелей и генотипов в обнаруженных вариантах полиморфизма с.321С>Т гена GH и с.387G>Т гена LEP. Выявлена взаимосвязь между качественным составом мышечной ткани у овец и их генотипическими вариантами по обоим исследуемым генам. Мышечная ткань гетерозиготного генотипа по мутантным аллелям с.321Т гена GH и с.387Т гена LEP содержала больше протеина на 3.3 и 2.4%, но меньше влаги на 3.3 и 2.4%, чем у овец гомозиготного генотипа по диким аллелям с.321С гена GH и с.387G гена LEP. Исследования длиннейшего мускула спины овец породы советский меринос позволили выявить большее количество мышечных волокон у носителей мутантных аллелей с.321Т гена GH и с.387Т гена LEP на 4.7 и 7.6%, но меньший диаметр мышечного волокна на 8.9 и 5.0% в сравнении с мышечными клетками овец, гомозиготных по диким аллелям с.321С гена GH и с.387G гена LEP. Общая оценка “мраморности” мышечной ткани у овец гетерозиготных генотипов по мутантным аллелям с.321Т гена GH и с.387Т гена LEP выше на 2.3 и 1.5 балла, чем у гомозигот по референсным аллелям с.321С гена GH и с.387G гена LEP. Полученные результаты позволяют рассматривать полиморфизм с.321С>Т в гене GH и полиморфизм с.387G>Т в гене LEP как генетические маркеры для оценки и улучшения качественных показателей мяса овец.

Об авторах

А. В. Скокова

Северо-Кавказский федеральный научный аграрный центр

Автор, ответственный за переписку.
Email: antoninaskokova@mail.ru
Россия, Михайловск, 356241

Л. Н. Скорых

Северо-Кавказский федеральный научный аграрный центр

Email: antoninaskokova@mail.ru
Россия, Михайловск, 356241

А. В. Суховеева

Северо-Кавказский федеральный научный аграрный центр

Email: antoninaskokova@mail.ru
Россия, Михайловск, 356241

Е. Ю. Сафарян

Северо-Кавказский федеральный научный аграрный центр

Email: antoninaskokova@mail.ru
Россия, Михайловск, 356241

Н. И. Ефимова

Северо-Кавказский федеральный научный аграрный центр

Email: antoninaskokova@mail.ru
Россия, Михайловск, 356241

Список литературы

  1. Войтюк М.М., Мачнева О.П. Современное состояние овцеводства в России // Эффективное животноводство. 2021. № 4(170). С. 102–105. https://doi.org/ 10.24412/cl-33489-2021-4-102-105.
  2. Колосов Ю.А., Абонеев В.В. Повышение сохранности и скорости роста молодняка мериносовых овец // Изв. Кабардино-Балкарского гос. аграрного ун-та им. В.М. Кокова. 2023. № 3(41). С. 77–83.
  3. Федулова Т.П., Хуссейн А.С., Налбандян А.А. Перспективная стратегия применения молекулярных маркеров в селекции Beta vulgaris L. (обзор) // Аграрный вестник Урала. 2023. №2 (231). С. 71–82.
  4. Калашников А.Е., Голубков А.И., Труфанов В.Г. и др. Геномная селекция как основа племенной работы (обзор) // Вестник Красноярского гос. аграрного ун-та. 2021. № 7 (172). С. 163–170.
  5. Саприкина Т.Ю., Криворучко А.Ю., Каниболоцкая А.А. Новые генетические маркеры прижизненных параметров мясной продуктивности у овец породы джалгинский меринос // Инновационные достижения науки и техники АПК. 2023. С. 506–510.
  6. Глазко В.И., Косовский Г.Ю., Глазко Т.Т., Федорова Л.М. ДНК маркеры и “микросателлитный код” (обзор) // С.-хоз. биология. 2023. Т. 58. № 2. С. 223–248.
  7. Valencia C.P.L., Franco L.Á.Á., Herrera D.H. Association of single nucleotide polymorphisms in the CAPN, CAST, LEP, GH, and IGF-1 genes with growth parameters and ultrasound characteristics of the Longissimus dorsi muscle in Colombian hair sheep // Tropical Аnimal Health and Рroduction. 2022. V. 54. № 3. Р. 82. https://doi.org/10.1007/s11250-022-03086-x
  8. Дубовскова М.П., Герасимов Н.П. Генетическая структура и ассоциация полиморфизма генов гормона роста (L127v) и лептина (A80v) с продуктивностью в северо-кавказской популяции герефордской породы // Животноводство и кормопроизводство. 2020. Т. 103. № 3. С. 91–101.
  9. Kiyici J.M., Akyüz B., Kaliber M. et al. Association of GH, STAT5A, MYF5 gene polymorphisms with milk somatic cell count, EC and pH levels of Holstein dairy cattle // Animal Biotechnology. 2022. V. 33. № 3. Р. 401–407. https://doi.org/10.1080/10495398.2020.1800483
  10. El-Mansy S.A., Naiel M.A., El-Naser I.A.A. et al. The growth hormone gene polymorphism and its relationship to performance and carcass features in Egyptian Awassi lambs // Heliyon. 2023. V. 9. № 3. Р. e14194. https://dx.doi.org/10.54203/scil.2024.wvj19
  11. Darwish A.M., Abdelhafez M.A., Abdel-Hamid Z.G. et al. Correlation analysis between polymorphism of leptin and IGFI genes and body measurements in Barki and Farafra sheep // Beni-Suef Univ. J. Basic and Applied Sci. 2023. V. 2. № 1. Р. 119. https://doi.org/10.5897/AJB2015.14928
  12. Farag I.M., Darwish A.M., Darwish H.R. et al. Polymorphism of growth hormone gene and its association with wool traits in Egyptian sheep breeds // African J. Biotechnology. 2016. V. 15. № 14. Р. 549–556. https://doi.org/10.5897/AJB2015.14928
  13. Abousoliman I., Reyer H., Oster M. et al. Analysis of candidate genes for growth and milk performance traits in the Egyptian Barki sheep // Animals. 2020. V. 10. № 2. https://doi.org/10.3390/ani10020197
  14. Дмитрик И.И., Завгородняя Г.В., Павлова М.И. Способ гистологической оценки качественных показателей мясной продуктивности овец с учетом морфоструктуры тканей // Ставрополь: СНИИЖК, 2010. 16 с.
  15. Абонеев В.В., Квитко Ю.Д., Селькин И.И. Методика оценки мясной продуктивности овец // Метод. рекомендации для научных сотрудников, аспирантов, студентов и практических работников в области овцеводства. Ставрополь: СНИИЖК, 2009. 36 с.
  16. Saleh A., Hammoud M., Dabour N. et al. Genetic variability in IGFBP-3 and GH genes and their association with body weight and growth performance at birth, weaning and six-month in sheep // Research Square. 2020. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-86803/v1
  17. Gorlov I.F., Shirokova N.V., Slozhenkina M.I. et al. Association of the growth hormone gene polymorphism with growth traits in Salsk sheep breed // Small Ruminant Res. 2017. V. 150. P. 11–14. https://doi.org/10.1016/j.smallrumres.2017.02.019
  18. Armstrong E., Ciappesoni G., Iriarte W. et al. Novel genetic polymorphisms associated with carcass traits in grazing Texel sheep // Meat Sci. 2018. V. 145. P. 202–208. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2018.06.014
  19. Jia J., Zhang L., Wu J. et al. Study of the correlation between GH gene polymorphism and growth traits in sheep // Genet. Mol. Res. 2014. V. 13. P. 7190–7200. https:///dx.doi.org/10.4238/2014.September.5.5
  20. Valeh M., Tahmoorespour M., Ansari M. et al. Association of growth traits with sscp polymorphisms at the growth hormone receptor (ghr) and growth hormone releasing hormone receptor (ghrhr) genes in the baluchi sheep // J. Anim. Vet. Adv. 2012. V. 8. P. 1063–1069.
  21. Wu M., Zhao H., Tang X. et al. Novel InDels of GHR, GHRH, GHRHR and their association with growth traits in seven Chinese sheep breeds // Animals. 2020. V. 10. № 10. https://doi.org/10.3390/ani10101883
  22. Hajihosseinlo A., Hashemi A., Sadeghi S. Association between polymorphism in exon 3 of leptin gene and growth traits in the Makooei sheep of Iran // Livestock Res. for Rural Development. 2012. V. 24. № 9. Р. 543–546.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».